Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français

L'effort commercial d'une entrepise doit être piloté. C'est pourquoi un "head of sales" est aujourd'hui avant tout un professionnel de la data. 👉 Comment trancher entre l’intuition et l’analyse quantitative pour prendre des décisions ?  👉 Comment “diviser pour régner” dans la data ? 👉 Comment faire évoluer les usages de la data avec l’hypercroissance de l’entreprise ? Nicolas Marchais, ancien Head of Sales et employé numéro 1 de Spendesk, est l’invité de Marc Sanselme dans l’épisode 7 de Data Driven 101. Il nous parle des stratégies pour mieux consommer les données, orienter l’effort de vente et piloter la croissance dans une entreprise. Définitions  / références  Pipeline de vente : Processus méthodique de suivi des clients potentiels dans le cycle de vente. A/B testing: L'A/B testing, est une méthode qui permet de comparer l'efficacité de 2 options en testant les deux options sur une population regroupées aléatoirement en deux cohortes et comparant les résultats obtenus sur chaque cohorte. Alphas user : Premiers utilisateurs d’un logiciel, faisant partie de l’équipe qui le construit. KPI : Key Performance Indicator, ensemble des indicateurs qui permettent de mesurer les performances Query : Requête faite sur une base de données pour obtenir un extrait de ces données. data warehouse : Infrastructure de stockage des données sous forme structurées User Flow : parcours des utilisateurs ROI  : retour sur investissement Insight : perception Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Ils ont voulu développer une petite plateforme de test pour le recrutement en Data Science et ils ont fini par créer un énorme organisme de formation continue en data. 👉 Quelle place pour les autodidactes dans le monde de la Data ? 👉 Comment s’adapter efficacement aux profils très différents qui souhaitent se former ? 👉 Comment rester au courant des pratiques d’entreprise dans ce monde en constante évolution ? Charles Sutton, CTO de DataScientest, est l’invité de Marc Sanselme dans l’épisode 6 de Data Driven 101. Il nous partage le recul que lui offre sa position d’entrepreneur qui a vu passer plus de 7000 apprenants. Définitions  / références  Skill assessment : Évaluation de compétence (recrutement) Python : langage de programmation  Coursera : plate-forme de cours en ligne  IT : technologie de l’information (ordinateurs, stockage, réseaux…) B to B : business to business, commerce d’entreprise à entreprise  Boot camp : programme intensif MOOC (Massive Open Online Course) : Cours en ligne via une plateforme Notebook : interface de programmation très utilisée en Data Science Computer Vision : Branche de l’algorithmique qui concerne le traitement des images et de leur signification NLP (Natural Language Processing) : Branche de l’algorithmique qui concerne le traitement du texte et de sa signification Flagship : Produit phare Deep learning (réseaux de neurones profonds) : Type d’algorithme de Machine Learning MLOps : Gestion de la maintenance, du déploiement et de l’utilisation en production des modèles de Machine Learning ML engineering (Machine Learning Engineering) : Ingéniérie autour du Machine Learning PhD : doctorat  BI (Business Intelligence) : Analyse de donnée destinée à une meilleure compréhension du business Doers : « faiseurs » , ce qui font  Software: logiciel PoC : Proof of Concept, Démonstration de faisabilité  Data Warehouse : Infrastructure de stockage des données sous forme structurées Data Lake : Infrastructure de stockage des données sous forme non-structurées BU : BUSINESS UNIT, sous partie d’une organisation dédiée à un marché spécifique  Power BI (Microsoft) : Logiciel de Business Intelligence DBT : Logiciel de Data Engineering Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Loin des applications les plus courantes, il y a la ligne de front technologique. Dans ce numéro hors série à vocation pédagogique, nous cherchons à démystifier un des domaines technologiques ou l'IA a le plus progressé récemment : la génération d'image. Dans cet épisode, Marc Sanselme reçoit Nikolaj Groeneweg pour un tour d'horizon de la génération d'image grâce à l'intelligence artificielle.  👉 Il nous dévoile les ficelles de la génération d'image et nous apprend avec beaucoup de pédagogie comment démarrer sur ce sujet. 👉 Vous y apprendrez comment écrire vos "prompts", c'est à dire murmurer à l'oreille des Intelligences Artificielles. Références : DALL-E : https://openai.com/dall-e-2/ Stable Diffusion : https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release LAION5B : https://laion.ai/blog/laion-5b/ La chaise avocat : https://www.technologyreview.com/2021/01/05/1015754/avocado-armchair-future-ai-openai-deep-learning-nlp-gpt3-computer-vision-common-sense/ DreamBooth :https://dreambooth.github.io/ ChatGPT : https://chat.openai.com/ Exemple de prompt très long : https://prompthero.com/prompt/f8383320123 Applications de retouche d'image :  https://clipdrop.co/ https://www.photoroom.com/ Labs Open AI : https://labs.openai.com/ Hugging Face : https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion Mid Journey : https://midjourney.com/home/?callbackUrl=%2Fapp%2F Prompt Hero : https://prompthero.com/ Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

👉 Comment doit-on faire évoluer ses indicateurs avec sa croissance et quels sont les pièges à éviter ? 👉 Qu'est-ce que le Machine Learning peut faire pour aider la planification ? 👉 Qu'est-ce que le RGPD peut avoir de positif pour une entreprise ? Laure Lapostolle, DG adjointe de Quitoque, vient répondre aux questions de Marc Sanselme et nous dévoile les usages surprenants de la data dans une entreprise de livraison de repas en kit. Dans cet épisode de Data Driven 101, Laure nous offre un tableau complet des applications efficaces de la Data Science et du Machine Learning mises en œuvre par ses équipes.Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

👉 Comment créer une boite 100% Data Driven dès le début ? 👉 Qu'est-ce que ça change concrètement au quotidien ? 👉 Comment un bon set-up technique permet-il d'être ultra-réactifs ? Vous l'apprendrez dans le quatrième épisode de Data Driven 101, où Marc Sanselme reçoit Guillaume Jouffre, CEO de GreenGo. A travers des cas concrets, anecdotes et prise de recul sur l'organisation de sa startup, Guillaume nous livre sa vision de la maturité technique. Vocabulaire et références : Metabase : Logiciel d'analyse de données et visualisation Google Analytics : Outil de suivit statistique des fréquentations web GA4 : version 4 de l'outil ci-dessus Mixed Panel : Outil d'analyse statistique d'un produit web Marketplace : Plateforme web de commerce agile : Méthode de développement software engagement : interaction avec un post sur un réseau social naas.io : outil de notebooks SaaS. Référence faite au notebook suivant : https://github.com/jupyter-naas/awesome-notebooks/blob/master/LinkedIn/LinkedIn_Get_stats_from_post.ipynb conversion : se dit pour décrire le passage de l'état de prospect à l'état de client (vente) panier moyen : montant moyen dépensé par un client à chaque achat growth hacking : methode marketing quick win : les points de résolution d'un problème demandant le moins d'effort Clarity : logiciel d'analyse de données Hotjar : outil d'analyse des interactionq sur un site web Power BI, Tableaux, Google Data Studio : outils d'analyse de données et visualisation CRM : outil de gestion des clients Pipedrive : logiciel de CRM Salesforce : logiciel de CRM Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Où trouve-t-on les signaux faibles pour évaluer la valeur d'une startup ? Comment faire du software dans un secteur (la finance) ou Excel est roi ? Quelles sont les bonnes pratiques de sécurité pour se mettre à l'abri des attaques ? Adrien Fenech, président et fondateur de Estimeo vient répondre aux questions de Marc Sanselme pour le podcast Data Driven 101. Il nous décortique les contraintes du secteur financier, leurs impacts sur la gestion des données et la particularité du monde des startups. Vocabulaire technique et références faites dans l'épisode : OVH : Hébergeur web français Grand compte : un client qui est une grande entreprise pre-seed : nom donné à la levée de fond d'une entreprise précédant tout développement produit serie A : nom donné à la levée de fond d'une entreprise destiné au développement déploiement à plus grande échelle d'un produit ayant fait ses premières preuves Docker : logiciel de conteneurisation MongoDB : logiciel de base de données SQL : Langage de programmation de requête en base de données RGPD : Règlement Général sur la Protection des Données Back up : Sauvegarde de secours Hacker : Pirater Ransomware : "Ransongiciel", logiciel pirate de chantage aux données Roll back : revenir à la version précédente ANSSI : Agence nationale de la sécurité des systèmes d'information Stackoverflow : site web faisant référence pour échanger sur les problèmes de programmation Arnaque au président : Type d'arnaque consitant à se faire passer pour le président d'une entreprise auprès des employés afin d'abuser de l'autorité hierarchique et obtenir des informations clés Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Pourquoi la data est au cœur de la stratégie d'une entreprise de cosmétique ? Comment s'assurer du retour sur investissement des projets data ? Comment se transposent les principes de l'agile à la data ? Victor Billette de Villemeur, product manager chez L'Oréal, vient répondre aux questions de Marc Sanselme pour le podcast Data Driven 101. A travers un regard transverse des différents métiers, il déchiffre l'univers data d'un grand groupe. Vocabulaire technique utilisé dans l'épisode : PM : product manager, garrant du développement d'un porduit B2E : Business to employee, autrement dit, le produit est destiné à un employé de la même société GCP : Google Cloud Platform, service d'hébergement cloud de Google SAP : Logiciel d'entreprise de planification/gestion de resources Salesforce : Logiciel d'entreprise de gestion des clients et processus de vente CI/CD : Integration continue, déploiement continu. Ensemble des processus orchestrant les évolutions d'un produit logiciel Pyhton, Javascript : langages de programmation React : Framework de Javascript pour créer des applications web et mobile Streamlit : Bibliothèque python simplifié à l'extrême pour créer des applications web Trends : tendances Natural Language Processing (NLP) : Traitement du langage humain (algorithmique) Back office : Ensemble des activités de soutien, de contrôle et d'administration des opérations au sein d'une entreprise Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Comment une bonne structuration data permet-elle de prioriser les problèmes à résoudre ? Comment le Machine Learning "tactique" peut-il débrider la création de valeur ? Comment choisit-on les Data Scientists dans une startup tech au parcours aussi fulgurant ? Antoine Sauvage, CTO de Ovrsea, vient répondre aux questions de Marc Sanselme pour le podcast Data Driven 101.Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.